Geri Dön

Prescription fraud detection via data mining: A methodology proposal

Veri madenciliği teknikleri ile reçete usulsüzlüklerinin tespiti: Bir yöntem önerisi

  1. Tez No: 246567
  2. Yazar: KARCA DURU ARAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALTAY GÜVENİR, PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, usulsüzlük denetimi, Reçete Usulsüzlükleri, Fraud Detection, Prescription Fraud, Data Mining
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Her yıl, sağlık, bankacılık, bilgi işlem ve iletişim gibi bir çok önemli alanda görülen usulsüz işlemler önemli miktarda para, zaman, bilgi ve emek kaybına sebep olmaktadır. Sağlık alanında görülen usulsüzlükler, aralarında Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri'nin de olduğu birçok ülkede sosyal güvenlik kurumları ve özel sağlık sigortası şirketlerine ciddi zararlar vermekte ve sağlık sistemlerini olumsuz etkilemektedir. Uygulayanlar ve uygulanmasına göz yumanlar tarafından zararsız olarak algılanan sağlık sistemi usulsüzlükleri, ilaç firmalari, sağlık hizmeti sağlayıcıları, hastalar ve eczaneler arasındaki yasadışı bir ağ üzerinden yürütülmektedir. Bu usulsüz faaliyetler sosyal güvenlik kurumlarına yanlızca finansal zararlar vermekle kalmayıp, sağlık sistemlerinin daha etkin ve kaliteli işleyebilmesinin önünde büyük bir engel oluşturmaktadır. Sağlık harcamalarının yarısına yakınının ilaç harcamaları üzerine olduğu ülkemizde, reçete usulsüzlükleri de oldukça sık görülmektedir.Bu çalışma, veri madenciliğiyle büyük reçete veri tabanlarında usulsüzlük denetimi yapılması konusunda bir yöntem araştırmasını amaçlamıştır. Çalışmanın amacı, halihazırda uzmanlar tarafından rasgele seçim yoluyla yapılan reçete usulsüzlüğü denetiminin etkin bir otomasyon sistemiyle sağlanması için özelleştirilmis veri madenciliği teknikleri geliştirililmesidir.Bu amaçla, her reçeteye İlaç-Tanı uyumu, İlaç-Yaş uyumu, İlaç-İlaç uyumu, İlaç-Cinsiyet uyumu ve Tani-Fiyat uyumuyla ilgili risk notları vermek üzere oluşturulan teknikler, sonrasında gerçek reçeteler kümesi üzerinde denenmiştir. Test kümesindeki usulsüz reçetelerin %77.4'ünü yakalayan sistem, reçete usulsüzlük denetimi açısından tatmin edici bulunmuş ve önerilen yöntemin sosyal güvenlik kurumları tarafından kullanılmasının uzman denetim masraflarının azaltılması ve denetim etkinliğinin arttırması açısından uygun olabileceği sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Fraud is the illegitimate act of violating regulations in order to gain personal profit. These kinds of violations are seen in many important areas including, healthcare, computer networks, credit card transactions and communications. Every year health care fraud causes considerable amount of losses to Social Security Agencies and Insurance Companies in many countries including Turkey and USA. This kind of crime is often seem victimless by the committers, nonetheless the fraudulent chain between pharmaceutical companies, health care providers, patients and pharmacies not only damage the health care system with the financial burden but also greatly hinders the health care system to provide legitimate patients with quality health care. One of the biggest issues related with health care fraud is the prescription fraud. This thesis aims to identify a data mining methodology in order to detect fraudulent prescriptions in a large prescription database, which is a task traditionally conducted by human experts. For this purpose, we have developed a customized data-mining model for the prescription fraud detection. We employ data mining methodologies for assigning a risk score to prescriptions regarding Prescribed Medicament- Diagnosis consistency, Prescribed Medicament- Age and Sex consistency and Diagnosis- Cost consistency. Our proposed model has been tested on real world data. The results we obtained from our experimentations reveal that the proposed model works considerably well for the prescription fraud detection problem with a 77.4% true positive rate. We conclude that incorporating such a system in Social Security Agencies would radically decrease human-expert auditing costs and efficiency.

Benzer Tezler

  1. Shelf arrangement via data mining techniques and a case study

    Veri madenciliği teknikleri ile raf düzenleme ve bir vaka çalışması

    ZEYNEP CEYLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SENİYE ÜMİT OKTAY FIRAT

  2. İnteraktif makine öğrenmesi kullanılarak, aktör-metâ ilişkisinin analizi ile sağlık geri ödeme sistemlerinde proaktif suistimal tespiti modeli

    An interactive machine-learning-based electronic fraud and abuse detection system in healthcare insurance

    İLKER KÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK

  3. Hadislerde toplumların çöküşü

    Destruction of peoples in the hadiths

    MAHMUT YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    DinMarmara Üniversitesi

    İlahiyat Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ AKYÜZ

  4. İlaç suistimali ile ilgili suçların eczaneler düzeyinde irdelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    ELNAR MAMMADOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TÜRKMEN

  5. Anonim ortaklıklar hukukunda pay satış sözleşmeleri ekseninde satıcının beyan ve tekeffülleri

    Representation and warranties of the seller within the scope of share purchase agreements under joint stock companies law

    İSMAİL TÜRKYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TOLGA AYOĞLU